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基于PCA降维的MNIST手写数字识别优化
1
作者
田春婷
《现代信息科技》
2024年第16期64-68,共5页
PCA数据降维技术广泛应用于数据降维和数据的特征提取,可以很大程度上降低算法的计算复杂度,提升程序运行效率。文章将MNIST原始数据集和对原始数据集进行PCA降维处理之后的数据集作为样本,分别采用K-邻近算法、决策树ID3算法、SVC分类...
PCA数据降维技术广泛应用于数据降维和数据的特征提取,可以很大程度上降低算法的计算复杂度,提升程序运行效率。文章将MNIST原始数据集和对原始数据集进行PCA降维处理之后的数据集作为样本,分别采用K-邻近算法、决策树ID3算法、SVC分类模型,以及选取不同分类算法作为基础分类器的集成学习方法,实现手写数字识别。在对MNIST数据集进行PCA降维前后,以及不同分类算法和模型执行结果的时间复杂度与预测准确率进行比对与分析,进一步强化与优化手写数字识别准确率等各项指标。
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关键词
PCA降维
MNIST手写数字识别
K-邻近算法
决策树
svc分类模型
集成学习
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职称材料
题名
基于PCA降维的MNIST手写数字识别优化
1
作者
田春婷
机构
兰州石化职业技术大学信息工程学院
出处
《现代信息科技》
2024年第16期64-68,共5页
基金
甘肃省教育厅高校教师创新项目(2023A-205)。
文摘
PCA数据降维技术广泛应用于数据降维和数据的特征提取,可以很大程度上降低算法的计算复杂度,提升程序运行效率。文章将MNIST原始数据集和对原始数据集进行PCA降维处理之后的数据集作为样本,分别采用K-邻近算法、决策树ID3算法、SVC分类模型,以及选取不同分类算法作为基础分类器的集成学习方法,实现手写数字识别。在对MNIST数据集进行PCA降维前后,以及不同分类算法和模型执行结果的时间复杂度与预测准确率进行比对与分析,进一步强化与优化手写数字识别准确率等各项指标。
关键词
PCA降维
MNIST手写数字识别
K-邻近算法
决策树
svc分类模型
集成学习
Keywords
PCA dimensionality reduction
MNIST handwritten digit recognition
K-Nearest Neighbor algorithm
Decision Tree
svc
classification model
Ensemble Learning
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
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1
基于PCA降维的MNIST手写数字识别优化
田春婷
《现代信息科技》
2024
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